Ⅰ 怎么在git上获取kaggle比赛中的共享代码
可以以个人或者组队的形式参加比赛。组队人数一般没有限制，但需要在 Merger Deadline 前完成组队。为了能参与到比赛中，需要在 Entry Deadline 前进行至少一次有效提交。最简单地，可以直接提交官方提供的 Sample Submission。关于组队，建议先单独个人进行数据探索和模型构建，以个人身份进行比赛，在比赛后期（譬如离比赛结束还有 2~3 周）再进行组队，以充分发挥组队的效果（类似于模型集成，模型差异性越大，越有可能有助于效果的提升，超越单模型的效果）。当然也可以一开始就组好队，方便分工协作，讨论问题和碰撞火花。
Kaggle 对比赛的公正性相当重视。在比赛中，每个人只允许使用一个账号进行提交。在比赛结束后 1~2 周内，Kaggle 会对使用多账号提交的 Cheater 进行剔除（一般会对 Top 100 的队伍进行 Cheater Detection）。在被剔除者的 Kaggle 个人页面上，该比赛的成绩也会被删除，相当于该选手从没参加过这个比赛。此外，队伍之间也不能私自分享代码或者数据，除非在论坛上面公开发布。
Ⅱ 用神经网络干Kaggle的比赛有前途吗
神经网络利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系（近似），然后利用这样的权值关系进行仿真，例如输入一组数据仿真出输出结果，当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内。
例如预报天气： 温度 湿度 气压等作为输入 天气情况作为。
Ⅲ 如何看待Kaggle最新比赛Zillow禁止中国居民参加第二轮
其实是相复比过去的比赛来说制，这次比赛的奖金太高了，对发展中国家的人来说尤其具有巨大的吸引力。中国相对来讲经济不够发达，肯定是有人通过这种方式赚钱的，如果有 100 万美元的奖励，我相信肯定有不少非常聪明的中国人，会想出各种办法，付出极大的努力去赢得比赛，拿到奖金，这点我一点也不怀疑。到时候就不太好看了，毕竟是美国的地产公司。这次比赛号称 million-dollar，本来就是 Google 收购 Kaggle 之后，在风口加把火，同时促进他的 AI 战略。如果被中国人赢得了，美国的国际影响力也会下滑。最近 AlphaGo 和中国人的比赛，因为会涉及到政治，所以中国也稍微限制了传播，一方面就是出于这个考虑。中国人多啊，你是无法预料和控制有人会使用什么样的手段去参赛的。
Ⅳ 如何使用python快速搭建机器学习系统并在kaggle竞赛平台上实战
Expedia比赛的挑战是你基于在Expedia提供的用户的搜索数据中的一些属性来预测他们会预定哪一个。
Ⅳ 为什么Kaggle数据分析竞赛者偏爱XGBoost
1. 熟悉python里的numpy,pandas和matplotlib三大神器，做前期的数据分析和预处理，包括特征工程部分2. 熟悉sklearn，里面有不少机器学习的东西3. 熟悉Keras，tensorflow等深度学习框架，有时候dl效果更好4. 看之前比赛冠军的分享，或者看一些好的kernels5. 划分好训练集和验证集6. 了解调参trick7. 整个过程无非就是理解题意，做好数据分析，数据预处理，然后最重点是搞好特征工程，然后xgboost,lightgbm,gbdt,fm,dl等等算法跑加调参，最后bagging和stacking集成
-
Ⅵ Kaggle 数据竞赛都有哪些套路
挺有意复思的。可以遇到很多顶制尖高手。像参加flight2的时候遇到netflix冠队长Gabor Takacs，他本身在AI领域也有深耕，参加Galaxy Zoo 的时候遇到Lecun实验室的几个小组。 有的人说，前几名通常是机器好或者运气好，我倒不这么看，从这些顶尖高手身上可以学到很多东西。除了一丝不苟的严谨和精湛的专业素质，更令人佩服的是他们绝不服输的精神，EQ绝对超一流。很多比赛前面50名不停轮动，像loan-default-prediction，从前几名跌到几十名就是一、两天的事情，很多时候我都感觉筋疲力尽了，而那些最顶尖的高手，依然不断的更新方案，一次次的推翻自己，一次次的迎头赶上，有的比赛他们提交的方案多达上百个，尝试过很多种方法，这比马拉松磨人多了。 真正的顶尖高手都是极其勤奋的人。 最近做搜索引擎没时间参加kaggle了，过段时间我还会继续去向高手们学习的。
Ⅶ kaggle比赛对考研复试有帮助吗不知道学校会不会承认这个比赛
答: 比赛对考研复试帮助不大
祝学业有成
步步高升
Ⅷ 如何使用Python在Kaggle竞赛中成为Top15
Kaggle比赛是一个学习数据科学和投资时间的非常的方式，我自己通过Kaggle学习到了很多数据科学的概念和思想，在我学习编程之后的几个月就开始了Kaggle比赛，最近还赢得了几个比赛。
要在Kaggle比赛中取得好成绩不仅仅是要求知道一些机器学习算法，而且要有一个准确的思维模式，好学，花大量的时间探索数据。
Ⅸ kaggle比赛计算机视觉一定要用深度学习吗
如果是问如何入门CNN，知乎上太多答案了。我并不会开传送门，简单说两句嘛。首先肯定还是基础，这个老生常谈，不细说了。
如果你目的明确，就是要搞CNN，那就直接去学CNN，学习过程中，你肯定会发现很多东西你不会。OK，不会什么，看什么，懂了就行，千万别深究。当然这个方法是用来快速入门的，如果想大有造诣，还是一步步慢慢来。但你的描述又说你时间不够，那就给你说点快速的办法。
在任务中学习，往往很高效，但是不一定最好就是了。